(57)【要約】【課題】プラントにおける長期的な異常及び短期的な異常を精度よく診断する。【解決手段】異常の判定で基準とする期間が指定される指定部１１と、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値と、当該条件値の場合にプラントで計測された計測値とを入力すると、時刻と当該時刻におけるプラントを表す変数とが関連づけられるレコードを有する蓄積データから、指定部で指定された期間に適合する時刻のレコードを抽出し、抽出したレコードが含む変数でグループを生成する生成部１２と、生成部が生成したグループに対して、指定された期間を基準とする異常を診断する判定値を設定する設定部１３と、生成部が生成したグループが含む変数と、入力した変数を利用してマハラノビス距離を算出する算出部１４と、算出部が算出したマハラノビス距離を、設定部で設定した判定値と比較して、異常を診断する診断部１５とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、
異常の判定で基準とする期間が指定される指定部と、
プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値と、当該条件値の場合にプラントで計測された計測値とを入力すると、時刻と当該時刻における前記プラントを表す変数とが関連づけられるレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、前記指定部で指定された期間に適合する時刻のレコードを抽出し、抽出したレコードが含む変数でグループを生成する生成部と、
前記生成部が生成したグループに対して、指定された期間を基準とする異常を診断する判定値を設定する設定部と、
前記生成部が生成したグループが含む変数と、入力した変数を利用してマハラノビス距離を算出する算出部と、
前記算出部が算出したマハラノビス距離を、前記設定部で設定した判定値と比較して、異常を診断する診断部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記指定部では、複数の期間が指定され、
前記生成部は、指定された各期間についてグループを生成し、
前記設定部は、生成された各グループについてそれぞれ判定値を設定し、
前記算出部は、前記入力部が入力した変数について各グループとのについてマハラノビス距離を算出し、
前記診断部は、複数のマハラノビス距離について、対応する判定値と比較して異常を診断することを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はプラントの異常を診断する異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントは、複数の機器が様々な条件で運転されている。また、プラントでは、複数のセンサでプラントの状態が計測されている。プラントの異常は、この複数の運転条件値や、複数のセンサの計測値から検出することができるが、複数の条件値や計測値の関係を把握することが困難であるため、異常の検出が困難である。
【０００３】
これに対し、近年、ＭＴ法（マハラノビス・タグチメソッド）というパターン認識技術を用いて異常を診断する技術もある。ＭＴ法は、「いつもと同じ」状態であるかどうかを診断するものであり、予め設定したいつもと同じ状態を表すマハラノビス空間の中心を基準として、求めた診断対象のマハラノビス距離がこのマハラノビス空間より遠くなるときに異常と判断する方法である。具体的には、センサの計測データを複数のグループに分け、それぞれのグループ毎に基準となるマハラノビス空間を生成し、ＭＴ法を利用して異常を診断するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
プラントの異常には、短期的に急激に特性が悪化するものと、長期的にゆっくりと特性が悪化するものがあるが、この両方を同一の基準で同時に診断するのは困難である。すなわち、短期的な変化は、新しいデータのみで診断ができるが、長期的な変化は古いデータも利用して診断する必要があるとともに、診断に利用する値等も異なり、処理も複雑になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１８１１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように、プラントにおける長期的な異常及び短期的な異常を精度よく診断することは困難であった。
【０００７】
上記課題に鑑み、プラントにおける長期的な異常及び短期的な異常を精度よく診断する異常診断装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、異常の判定で基準とする期間が指定される指定部と、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値と、当該条件値の場合にプラントで計測された計測値とを入力すると、時刻と当該時刻における前記プラントを表す変数とが関連づけられるレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、前記指定部で指定された期間に適合する時刻のレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部と、前記生成部が定義したグループに対して、指定された期間を基準とする異常を診断する判定値を設定する設定部と、前記生成部が生成したマハラノビス空間と、入力した変数を利用してマハラノビス距離を算出する算出部と、前記算出部が算出したマハラノビス距離を、前記設定部で設定した判定値と比較して、異常を診断する診断部とを備える。
【０００９】
また、請求項２の発明は、前記指定部では、複数の期間が指定され、前記生成部は、指定された各期間についてグループを定義してマハラノビス空間を生成し、前記設定部は、定義された各グループについてそれぞれ判定値を設定し、前記算出部は、前記入力部が入力した変数について各グループとのマハラノビス距離を算出し、前記診断部は、複数のマハラノビス距離について、対応する判定値と比較して異常を診断する。
【００１０】
また、請求項３の発明は、前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、プラントにおける長期的な異常及び短期的な異常を精度よく診断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態に係る異常診断装置を説明する図である。
【図２】図１の異常診断装置で利用する蓄積データの一例である。
【図３】ＭＴ法を利用した異常診断について説明する図である。
【図４】図１の異常診断装置における処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施形態に係る異常診断装置は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置である。例えば、異常診断装置が診断するプラントは、発電プラントである。例えば、発電プラントは、複数の機器（ポンプ、バルブ等）を備えておりこれらの機器を制御する値が目標値として設定されている。この目標値は、例えば、ポンプの圧力、バルブの開閉等である。また、発電プラントでは、複数のセンサを備えており、各センサで温度、圧力、発電量等が計測されている。
【００１４】
図１に示すように、実施形態に係る異常診断装置１は、異常の診断に利用する期間を指定する指定部１１と、異常の診断に利用するグループを定義してマハラノビス空間を生成する生成部１２と、生成部１２が定義したグループに異常を診断する判定値を設定する設定部１３と、異常の診断に利用するマハラノビス距離を算出する算出部１４と、算出部１４が算出したマハラノビス距離を設定部１３で設定した判定値と比較して異常を診断する診断部１５と、プラントから入力した新たな変数で蓄積データを更新する更新部１６とを備えている。
【００１５】
異常診断装置１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）１０や記憶装置２０を備える情報処理装置であって、記憶装置２０に記憶される異常診断プログラムＰが読み出されて実行されることで、図１に示すように、ＣＰＵ１０に指定部１１、生成部１２、設定部１３、算出部１４、診断部１５及び更新部１６が実装される。また、記憶装置２０には、蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部２１と、グループデータを生成するグループデータ記憶部２２と、判定値を記憶する判定値データ記憶部２３とを有している。さらに、異常診断装置１は、操作を入力するキーボード、マウス、操作ボタン等の入力装置２と接続されており、異常診断の処理過程や結果を出力するディスプレイ、スピーカ等の出力装置３と接続されている。
【００１６】
指定部１１は、所定のタイミングで入力装置２を介して期間を入力すると、入力した期間を異常の診断で利用する指定期間として生成部１２に出力する。ここで、所定のタイミングとしては、例えば、異常の診断を新規に開始するタイミングや、異常の診断で利用する期間を変更するタイミングである。利用する期間を変更するタイミングは、長期、短期で違ってもよい。また、ここで指定される期間としては、長期（例えば、数年等）、短期（例えば、数ヶ月、数日、数時間等）、夏季、冬期、昼間、夜間、平日、土日祝日等の様々な期間が考えられる。また、過去１年間のうちの夏季のみ、過去１年間のうちの平日のみなど、複数の期間の組み合わせも考えられる。この指定部１１には、長期及び短期等の複数の期間が指定される。なお、長期と短期の２種の期間の他、長期、短期及び中期等の３種以上の期間が指定されてもよい。
【００１７】
生成部１２は、指定部１１から期間を入力すると、蓄積データ記憶部２１から蓄積データを読み出し、入力した期間を抽出条件としてレコードを抽出し、抽出したレコードでグループを定義してマハラノビス空間を生成する。このマハラノビス空間は、抽出したレコードに含まれる変数から生成される。また、生成部１１は、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を、グループデータ記憶部２２に記憶させる。
【００１８】
蓄積データ記憶部２１で記憶される蓄積データは、過去のプラントの状態を表す変数のレコードを蓄積したデータである。蓄積データの変数は、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値である。図２に示す例では、蓄積データは、プラントの運転の条件値（変数１）とプラントの各機器に設定する目標値（変数２、３）と、この運転条件及び目標値の場合に計測された計測値（変数４、５）等を関連づけたレコードを有している。また、図２に示す蓄積データの一例では、各レコードにサンプル番号として時刻を付している。
【００１９】
生成部１２は、例えば、「長期」として過去１年分と指定された場合にはこの１年分のレコードを抽出して長期のグループデータを生成し、「短期」として過去１ヶ月分と指定された場合にはこの１ヶ月分のレコードを抽出して短期のグループデータを生成する。したがって、グループデータ記憶部２２で記憶されるグループデータは、所定期間の場合の、過去のプラントの状態を表す変数の履歴を有するデータである。また、グループデータ記憶部２２は、複数のグループデータを記憶することができる。
【００２０】
設定部１３は、生成部１２で定義された各グループにプラントの異常診断に利用する判定値を設定し、各グループに設定した判定値に関する判定値データを生成して記憶装置２０に記憶する。すなわち、設定部１３は、長期のグループデータと短期のグループデータがあるとき、長期のグループデータ及び短期のグループデータにそれぞれ判定値を設定し、判定値データを生成する。この設定部１３が設定する判定値は、新たに入力された変数がこのグループの変数と「同じ状態」であるかを判定するためのマハラノビス距離の閾値である。また、この判定値は、入力装置２を介して入力される。
【００２１】
算出部１４は、異常を診断する所定のタイミングで、グループデータ記憶部２２から異常の診断に使用するグループデータを読み出す。ここで、長期と短期が指定されているとき、算出部１４は、長期のグループデータ及び短期のグループデータを読み出し、それぞれのグループデータから各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を抽出する。また、異常を診断する所定のタイミングとは、例えば、定期的なタイミングである。
【００２２】
また、算出部１４は、グループデータから抽出した各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列と、この異常を診断する所定のタイミングで入力した新たな変数とを利用して、マハラノビス距離を求め、診断部１５に求めた値を出力する。なお、新たに入力した各変数の値が既にグループデータに含まれている場合には、グループデータに含まれる各変数の値を使用すればよく、新たに入力した変数の値を利用する必要はない。
【００２３】
具体的には、（１）算出部１４は、まず、各変数の値と、各変数に対して求めた平均値及び標準偏差を利用してデータを基準化し、各変数に対する基準化値を求める。（２）続いて、算出部１４は、各変数の基準化値と求めた逆行列を利用してマハラノビス距離を求める。また、長期のグループデータと短期のグループデータのそれぞれから各変数の値を抽出した場合、長期のマハラノビス距離と短期のマハラノビス距離を算出する。
【００２４】
診断部１５は、算出部１４からマハラノビス距離を入力すると、判定値データ記憶部２３から判定値データを読み出し、読み出した判定値データから異常の診断に使用する判定値を抽出する。また、診断部１５は、算出部１４から入力したマハラノビス距離を判定値データから抽出した判定値と比較してプラントの運転状態が正常状態であるか異常状態であるかを判定し、判定結果を出力装置３に出力する。ここで、長期のマハラノビス距離と短期のマハラノビス距離を入力したとき、診断部１５は、判定値データから長期の判定値と短期の判定値とを抽出し、それぞれ比較し、長期のデータに関する診断結果と短期のデータに関する診断結果を出力する。
【００２５】
例えば、図３に示すように、ＭＴ法を利用して異常を判定する場合、正常運転時のレコードから基準となるマハラノビス空間を生成すると、算出部１４で求めたマハラノビス距離Ｄ１が設定された判定値より小さいとき、診断部１５は、現在のプラントの状態はいつもの正常な状態と同じであるとし、プラントは正常に運転していると診断する。一方、算出部１４で求めたマハラノビス距離Ｄ２が設定された判定値より大きいとき、診断部１５は、現在のプラントの状態がいつもの正常な状態とは異なる状態であるとし、プラントで異常が発生していると診断する。
【００２６】
異常診断装置１では、このように算出部１４で求められた長期の診断結果及び短期の診断結果から、プラントにおける異常の発生を検出することができる。例えば、経年劣化等の長期的に発生する異常については、短期のグループデータのみを利用した場合には検出されにくく、長期のグループデータを利用した場合には検出しやすい。一方、急激な悪化した異常については、長期のグループデータのみを利用した場合には検出されにくく、短期のグループデータを利用した場合に検出しやすい。また例えば、季節によってグループデータを変更することで、季節変動による変化が異常として検出されるのを防止することができる。
【００２７】
更新部１６は、プラントから新たに各変数の値を入力すると、入力した各変数の値を含む新たなレコードを生成し、生成したレコードを追加して蓄積データ記憶部２１に記憶される蓄積データを更新する。すなわち、更新部１６でこのように新たに入力した値を蓄積データに追加することで、新しい情報を利用した異常診断が可能となる。
【００２８】
なお、異常診断装置１は、複数の情報処理装置から構成されていてもよく、例えば、更新部１６のみ他の処理部１１〜１５とは異なる情報処理装置に含まれていてもよい。また、記憶装置２０に記憶されるデータの一部のみ外部の記憶装置に記憶されていてもよい。
【００２９】
（異常診断処理）
続いて、図４に示すフローチャートを用いて、異常診断装置１においてプラントの異常を診断する異常診断処理の一例について説明する。ここでは、異常診断装置１において、長期（過去１年分）と短期（過去１ヶ月分）の各期間について異常が診断される場合について説明する。異常診断装置１では、複数の期間についての異常の診断を並列して行なうが、ここでは、並列して行なう長期の異常の診断（図４（ａ））と短期の異常の診断（図４（ｂ））を別々のフローチャートを用いて説明する。
【００３０】
（長期）
図４（ａ）に示すように、長期についての異常診断を開始する際、この異常診断処理が新規処理である場合又は診断に使用する期間に変更がある場合、入力装置２を介して、期間（過去１年分）が入力されるため（Ｓ０１でＹＥＳ）、指定部１１は、この期間を対象の期間とする（Ｓ０２）。
【００３１】
生成部１２は、指定部１１から期間を入力すると、蓄積データから入力した期間（過去１年分）のレコードを抽出する（Ｓ０３）。その後、生成部１２は、抽出したレコードを利用して長期のグループデータを生成し、グループデータ記憶部２２に記憶させる（Ｓ０４）。また、設定部１３は、入力装置２を介して長期のグループに対する判定値を入力すると、判定値データ記憶部２３に記憶させる（Ｓ０５）。
【００３２】
算出部１４は、長期のグループデータ及び判定値が記憶された後、プラントから新たな変数の値を入力すると（Ｓ０６）、グループデータ記憶部２２から長期のグループデータを読み出し、プラントから新たに入力した各変数の値と、読み出したグループデータから抽出した各変数の値とを利用して長期のマハラノビス距離を求めて診断部１５に出力する（Ｓ０７）。
【００３３】
算出部１４からマハラノビス距離を入力した診断部１５は、入力したマハラノビス距離を判定値データ記憶部２３で記憶されている長期の判定値と比較し、プラントの運転状態が異常であるか診断し、診断結果を出力装置３に出力する（Ｓ０８）。
【００３４】
その後、異常の診断処理を終了するまで、異常診断装置１では、ステップＳ０１〜Ｓ０８の処理を繰り返す（Ｓ０９）。ここで、ステップＳ０１の処理に戻った場合は新規処理でない。したがって、診断に使用する期間を変更しない場合（Ｓ０１でＮＯ）、ステップＳ０６の処理に進み、異常の診断処理を繰り返す。
【００３５】
（短期）
続いて、短期の場合について説明する。短期の場合も長期と同じであるが、図４（ｂ）に示すように、異常診断を開始する際、新規処理である場合又は診断に使用する期間に変更がある場合、入力装置２を介して、診断に使用する期間（過去１ケ月分）が入力されるため（Ｓ２１でＹＥＳ）、指定部１１は、この期間を対象の期間とする（Ｓ２２）。
【００３６】
生成部１２は、指定部１１から期間を入力すると、蓄積データから入力した期間（過去１ヶ月分）のレコードを抽出する（Ｓ２３）。その後、生成部１２は、抽出したレコードを利用して短期のグループデータを生成し、グループデータ記憶部２２に記憶させる（Ｓ２４）。また、設定部１３は、入力装置２を介して短期のグループに対する判定値を入力すると、判定値データ記憶部２３に記憶させる（Ｓ２５）。
【００３７】
算出部１４は、短期のグループデータ及び判定値が記憶された後、プラントから新たな変数の値を入力すると（Ｓ２６）、グループデータ記憶部２２から短期のグループデータを読み出し、プラントから新たに入力した各変数の値と、読み出したグループデータから抽出した各変数の値とを利用して短期のマハラノビス距離を求めて診断部１５に出力する（Ｓ２７）。
【００３８】
算出部１４からマハラノビス距離を入力した診断部１５は、入力したマハラノビス距離を判定値データ記憶部２３で記憶されている短期の判定値と比較し、プラントの運転状態が異常であるか診断し、診断結果を出力装置３に出力する（Ｓ２８）。
【００３９】
その後、異常の診断処理を終了するまで、異常診断装置１では、ステップＳ２１〜Ｓ２８の処理を繰り返す（Ｓ２９）。ここで、ステップＳ２１の処理に戻った場合は新規処理でない。したがって、診断に使用する期間を変更しない場合（Ｓ２１でＮＯ）、ステップＳ２６の処理に進み、異常の診断処理を繰り返す。
【００４０】
上述したように、実施形態に係る異常診断装置１では、１つのグループデータを利用して異常を診断するのではなく、異なる条件で生成された複数のグループデータを利用し、それぞれのグループについて設定された判定値と比較して別々に異常を判定する。したがって、異なる条件で異常を判定することができるため、プラントにおける異常を精度よく検知することができる。
【００４１】
以上、実施形態を用いて本発明を詳細に説明したが、本発明は本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。
【符号の説明】
【００４２】
１…異常診断装置
１０…ＣＰＵ
１１…指定部
１２…生成部
１３…設定部
１４…算出部
１５…診断部
１６…更新部
２０…記憶装置
２１…蓄積データ記憶部
２２…グループデータ記憶部
２３…判定値データ記憶部
Ｐ…異常診断プログラム
２…入力装置
３…出力装置
【図１】
2013050758.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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